• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.165-174
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• 2004

본 연구에서는 에너지소산률을 활용하여 구조물의 건전도를 실시간 상에서 모니터링하는 기법을 제시하였다. 실시간 모니터링에 적합하도록 계측은 자연가진기법(NExT)이 채택되었고, 동적 분석을 위해서는 고유계 구현기법(ERA)이 채택되어 실시간 데이터의 분석이 가능하도록 하였다. 이들 데이터로부터 계산된 구조물의 댐핑과 고유치만을 사용하여 에너지소산률을 계산하고, 이들 값으로부터 구조물의 손상도를 평가하는 알고리즘(에너지소산법)을 개발하였다. 본 연구에서 제안된 에너지소산법은 기존의 방법(고유치변화법과 모드변화법(MAC))과 비교하여 유용성이 입증되었다. 특히 에너지소산법은 실시간 모니터링에 중요한 계측시간과 데이터의 량을 줄일 수 있었고, 자연가진을 이용하여 전체적인 구조물의 거동을 파악하기에 용이하였으며 구조물의 손상 유무를 판단하는 효과적 기법으로 입증되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.639-641
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• 2022

사회적으로 고령화 문제가 심화되면서, 독거노인 모니터링 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 모니터링 시스템은 영상, 센서, 계측값 등의 정보를 바탕으로 서버에서 연산을 수행하여, 사용자에게 모니터링 서비스를 제공한다. 서버를 이용하는 시스템의 구조상 데이터 유출의 위험이 존재하며, 데이터 보안을 고려한 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 영상보안 구조 기반의 지능형 독거노인 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Edge AI 모듈을 사용하여 카메라 모듈과 서버 간의 통신을 차단하는 구조를 통해 높은 보안성을 보장한다. Edge AI 모듈은 Verilog HDL로 설계되었으며, Field Programmable Gate Array (FPGA)를 통해 기능을 구현하였다. 본 시스템을 검증하기 위해 5,144개의 프레임 데이터에 대해 실험하였으며, 사람의 움직임이 일정 시간 감지되지 않았을 때 위험 감지 신호가 올바르게 발생하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.191-207
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• 2024

자기상관 공정에서 이상상태를 빠르게 탐지하는 절차에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 전통적인 절차는 관측된 데이터에 대해 적합한 시계열 모형에서 계산된 잔차를 이용하는 잔차 관리도이다. 그러나 최근에는 통계적 학습 방법을 이용하여 자기상관 공정을 모니터링하는 절차가 많이 제안되었다. 이 논문에서는 딥러닝에 기반한 비지도 학습 방법인 LSTM Autoencoder의 잠재 벡터를 이용한 모니터링 절차를 제안하고, 이를 모의실험을 통해 LSTM Autoencoder의 복원 오차를 이용한 절차, RNN 분류 모니터링 절차, 그리고 잔차 관리도 절차의 성능과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차와 RNN 분류 모니터링 절차의 성능은 유사하지만, 제안된 절차는 학습에 이상상태의 데이터가 필요하지 않기 때문에 이상상태의 데이터를 충분하게 확보할 수 없는 공정에 유용하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.54-55
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• 2018

본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.181-184
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• 2006

최근 온라인 원격실험이 하나의 이슈로 되면서 지역적으로 분산된 실험 장비, 데이터베이스, 작업현장 등을 접근 하는 다양한 방식이 제안되고 있다. 다양한 모니터링 시스템이 존재하고 또한 개발 되고 있는 현황에서 본 논문은 분산 시스템 환경과 실시간 시스템을 어떻게 접목을 시키고, 여기에 Grid환경에서 제공하는 인증체계를 도입하는 모델을 구상하고 있으며, 실질적인 사용가치를 갖는 멀티 타겟 실시간 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 실시간 시스템은 보다 정밀한 시간을 제공함으로서 실시간 적인 모니터링과 차후 저장된 데이터에 의한 세밀한 리뷰가 가능하게 한다. 본 시스템은 실시간 미들웨어(TMO)에서 제공하는 시간적 정확성 및 실시간과 Grid인증의 접목에 착안점을 두고 있으며 환경분야 실험모니터링 시스템이라는 현실적 모델의 구현을 통하여 본 시스템을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.299-304
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• 2006

산업현장의 기계장치나 실내 외 그리고 해양 등과 같은 주위 환경의 데이터를 원거리의 중앙 컴퓨터에 전송하여 그 상태를 확인하여 해석하고, 해석된 데이터를 바탕으로 이상 유무 등을 판별하여 시스템의 최적 동작을 위한 시스템 명령 등을 Network나 유 무선 통신을 이용하여 전달하는 온-라인 모니터링 시스템이다. 본 연구는 온-라인 모니터링 시스템을 개발하기 위하여 염산 수조의 온도를 원격지의 중앙 컴퓨터에서 제어하는 시스템으로써 모니터링부 무선송신부, 온도콘트롤부로 이루어진 실험 장치를 구성하였다. 본 시스템을 응용하면 재난 재해방지 시스템, 경보 시스템과 같은 USN(Ubiquitous Sensor Network)시스템에 적용이 가능하다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.233-247
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• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1598-1607
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• 2016

부상하는 IoT-Cloud 서비스들을 효율적으로 지원하기 위해서는 IoT-Cloud 간의 안정적이고 지속적인 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 초융합형 SmartX Box에 기반한 SmartX-mini Playground 상에서 IoT-Cloud 서비스를 위한 다양한 모니터링 데이터를 보다 안정되게 수집/전송함에 있어서 오픈소스 메시징 시스템인 Kafka를 활용하고 ONOS(Open Network Operation System) SDN 제어기에 기반한 SDN 응용을 적용함으로써 실제적인 IoT-SDN-Cloud 환경에서의 안정적인 IoT-Cloud 서비스에 대응하는 모니터링 데이터 전송을 위한 유연한 수집 경로 설정이 가능함을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.227-232
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• 2011

현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정 및 알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권4호
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• pp.187-194
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• 2016

실내외 환경에서 실험을 수행할 때에 피험자의 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미연에 방지하고, 실시간으로 처리해야 하는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 기기를 개발하였다. 이 기기는 실내외 특정 위치마다 POI (Point of Interest)를 설정하고 실내에서는 인공 표식(landmark), 실외에서는 직비(ZigBee) 모듈을 이용하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인이나 안대를 착용한 일반인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있고, 기기의 오작동으로 인해 문제가 발생할 수 있기 때문에 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하는 것이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 처리하는 제어 관리용 시스템을 소개한다. 실험을 수행할 때에 위험한 상황을 미연에 방지하고자 피험자의 상태를 모니터링 하고, 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 관리용 시스템을 제작하였고, 다양한 실험을 통하여 제안하는 시스템의 유효성을 입증하였다.